GMMを用いたイベント告知画像のデザイン分類手法の提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS22041

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2022/12/02

タイトル(英語): Proposal of a Design Classification Method for Flyer Images Using GMM

著者名: 井上 大地(広島工業大学),松本 慎平(広島工業大学)

著者名(英語): Inoue Daichi(Graduate School of Hiroshima Institute of Technology),Matsumoto Shimpei(Hiroshima Institute of Technology)

キーワード: ＧＭＭ|告知画像|ソーシャルメディア|GMM|Flyer image|Social media,

要約(日本語): チラシの共有サービスである「ためまっぷ」における問題点の一つに，分析者が主観的にチラシデザインを分類していることが挙げられる．本研究では，GMM(Gaussian Mixture Model)を用いて，デザインを定量的に分類する手法を提案する．

要約(英語): One of the problems with the flyer sharing service "Tame-map" is that analysts subjectively classify flyer designs. In this study, we propose a method for quantitatively classifying designs using the Gaussian Mixture Model (GMM).

本誌: 2022年12月5日-2022年12月6日情報システム研究会

本誌掲載ページ: 13-18 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 3,288 Kバイト